KI News: Kurz und klar.

Wasserstoffbasierte Multi‑Energiesysteme (HMES) gelten als vielversprechende, kohlenstoffarme Lösung, die Strom, Wärme und Kühlung miteinander verknüpft. Durch die koordinierte Steuerung dieser Energieformen kann die betriebliche Flexibilität erhöht, die Gesamteffizienz gesteigert und die Integration erneuerbarer Quellen vorangetrieben werden.

Self‑supervised learning (SSL) hat die Art und Weise, wie unbeschriftete Daten genutzt werden, grundlegend verändert. Durch die Extraktion von Repräsentationen aus riesigen Datenmengen können diese Modelle anschließend in zahlreichen Downstream‑Aufgaben mit begrenzten Daten eingesetzt werden.

In den letzten Jahren hat die Forschung verstärkt die Fähigkeit von Transformers untersucht, im Kontext zu lernen (ICL).

In einem brandneuen Beitrag auf arXiv wird ein strukturell orientierter Ansatz vorgestellt, der die oft übersehenen philosophischen Grundlagen von neuronalen Netzwerken beleuchtet. Der Autor argumentiert, dass maschinelles Lernen zunehmend als Repräsentationssystem fungiert, dessen interne Strukturen bislang kaum hinterfragt wurden.

Deterministische Policy‑Gradient‑Algorithmen für die kontinuierliche Steuerung leiden häufig unter Verzerrungen bei der Wertschätzung, die die Leistung stark beeinträchtigen. Während doppelte Kritiker solche Fehler bereits mindern, bleibt das explorative Potenzial von doppelten Akteuren bislang wenig erforscht.

Neuronale Netze zeigen eine starke Anfälligkeit gegenüber semantisch irrelevanten Transformationen. Bereits ein 75‑Millisekunden‑Phasenversatz im Elektrokardiogramm (ECG) senkt die latente Kosinus‑Ähnlichkeit von 1,0 auf 0,2, und Drehungen von Sensoren führen bei Inertialmessgeräten (IMUs) zu einem drastischen Rückgang der Aktivitätserkennung.

Die rasante Zunahme von Daten in der Biomedizin eröffnet die Chance, komplexe Phänomene besser zu verstehen und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Dabei spielt das Representation Learning eine zentrale Rolle, weil es ermöglicht, latente Räume zu erschaffen, die wesentliche Eigenschaften der Daten erfassen – ohne dass dafür umfangreiche gelabelte Daten nötig sind.

In der heutigen Zeit wird Representation Learning vermehrt eingesetzt, um Datenrepräsentationen zu erzeugen, die sich über verschiedene nachgelagerte Aufgaben hinweg gut verhalten. Dabei ist es entscheidend, dass diese Repräsentationen keine Benachteiligungen bestimmter Bevölkerungsgruppen in den folgenden Modellen verursachen. Die neue Arbeit stellt das Problem des Lernens von Repräsentationen vor, die mit hoher Sicherheit fair bleiben.

In der Welt des maschinellen Lernens hat sich eine zentrale Idee etabliert: Daten können in einer Form dargestellt werden, die für Algorithmen leicht zu verarbeiten ist. Diese Theorie, oft als „Representation Learning“ bezeichnet, besagt, dass die Qualität der Datenrepräsentation entscheidend für die Leistung eines Modells ist.

Ein neues Forschungsprojekt namens Beyond I‑Con zeigt, dass die bisherige Praxis, die Information Contrastive (I‑Con) Methode zu nutzen, nur ein Teil des Bildes ist. Die Autoren haben herausgefunden, dass über 23 gängige Verfahren im Representation Learning eigentlich die KL‑Divergenz minimieren, obwohl diese Metrik nicht immer mit dem eigentlichen Ziel übereinstimmt und Optimierungsprobleme verursachen kann.